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TensorFlow Architecture（TensorFlow架构）
图1说明了其总体架构。ACAPI将不同语言的用户级别代码与核心运行时分离。 [图片] 图1 本文档重点介绍以下几个层次： 客户端： 将计算定义为数据流图。
- C++语言 | LanguageEscape sequences
Escape sequences
\U0001f34c是4charUTF-8%28\xF0\x9F\x8D\x8C%29和2char16_tUTF-16%28\uD83C\uDF4C%29%29 问号转义序列\?
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TensorFlow具有内置8位计算的生产级支持。它还具有一个过程，可将用浮点数训练的多个模型转换为等量图，并使用量化计算进行推理。
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Using AOT compilation（使用AOT编译）
一个典型的用例tfcompile是将推理图编译成移动设备的可执行代码。 TensorFlow图通常由TensorFlow运行时执行。这会导致执行图中每个节点的运行时开销。
- Elixir指南 | GuideErlang库 | Erlang libraries
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二进制模块 内置的Elixir字符串模块处理以UTF-8编码的二进制文件。当您处理不一定是UTF-8编码的二进制数据时，二进制模块很有用。
- SQLite查询计划程序 | Query PlannerQuery Planning
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对于只有7行的表格，全表扫描是可以接受的，但是如果表格包含700万行，则全表扫描可能会读取兆字节的内容以找到单个8字节数字。出于这个原因，通常会试图避免全表扫描。
- C++本土化 | Localizationsstd::collate
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二次 [图片] 二次 继承图 标准库提供了两个独立的%28区域设置无关%29的专门化： 在标头中定义<locale> *。
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std::codecvt
二次 [图片] 二次 继承图 标准库提供了四个独立的%28区域设置无关%29的专门化： 在标头中定义<locale> *。
- C++本土化 | Localizationsstd::toupper(std::locale)
std::toupper(std::locale)
可能的实施 模板<类图表>图表摸图%28图表ch，Conststd：：locale&loc%29{返回std：：use[医]facet<std：：Ctype<charT>>%28loc%29。
- Python多媒体 | Multimediaimageop
imageop
它对由Python字符串中存储的8位或32位像素组成的图像进行操作。这gl.lrectwrite()与imgfile模块使用的格式相同。
- C++本土化 | Localizationsstd::money_get
std::money_get
二次 [图片] 二次 继承图 类型要求 -输入必须符合输入器的要求。 *。 专门性 标准库提供了两个独立的%28区域独立的%29完全专门化和两个部分专门化： 在标头中定义<locale> *。
- TensorFlow指南 | GuideFrequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
构建张量流图 另请参阅关于构建图的API文档。 为什么c=tf.matmul(a,b)不立即执行矩阵乘法？ 在TensorFlow的PythonAPI中，a，b和c是tf.Tensor对象。
- C++本土化 | Localizationsstd::num_get
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二次 [图片] 二次 继承图 类型要求 -输入必须符合输入器的要求。 *。 专门性 标准库提供了两个独立的%28区域独立的%29完全专门化和两个部分专门化： 在标头中定义<locale> *。
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std::money_put
二次 [图片] 二次 继承图 类型要求 -输入必须符合输入器的要求。 *。 专门性 标准库提供了两个独立的%28区域独立的%29完全专门化和两个部分专门化： 在标头中定义<locale> *。
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